반도체

모델 생성부터 장비 탑재, 그리고 현장 재학습까지의 전 과정을
뉴로클의 소프트웨어로 진행할 수 있습니다.
모델 생성부터 장비 탑재,
그리고 현장 재학습까지의 전 과정을
뉴로클의 소프트웨어로 진행할 수 있습니다.

딥러닝 전문가 없이도 고성능의 검사 모델을 생성할 수 있는
GUI 기반의 노코드 학습 소프트웨어입니다.
딥러닝 전문가 없이도 고성능의 검사 모델을
생성할 수 있는 GUI 기반의
노코드 학습 소프트웨어입니다.

AI 레이블링 기능으로 레이블링 전면 자동화

AI 레이블링 기능으로 레이블링 전면 자동화
고성능의 딥러닝 검사 모델을 빠르게 생성

고성능의 딥러닝 검사 모델을 빠르게 생성
복잡한 프로젝트도 10가지 딥러닝 모델로 해결

복잡한 프로젝트도 10가지 딥러닝 모델로 해결
모델 성능을 빠르게 검토하고, 재학습 진행

모델 성능을 빠르게 검토하고, 재학습 진행









































기존에는 레이블링 작업에 상당한 시간과 인력이 소요되었습니다. 하지만 뉴로클의 AI 기반 레이블링 기능을 적용한 후, 대부분의 레이블링 작업을 자동화할 수 있었습니다. 그 결과 레이블링에 드는 시간과 비용이 대폭 절감되었고, 데이터 품질이 향상되면서 검사 모델의 성능까지 개선되는 효과를 거두었습니다.
L사
산업 담당자
기존에는 레이블링 작업에 상당한 시간과 인력이 소요되었습니다. 하지만 뉴로클의 AI 기반 레이블링 기능을 적용한 후, 대부분의 레이블링 작업을 자동화할 수 있었습니다. 그 결과 레이블링에 드는 시간과 비용이 대폭 절감되었고, 데이터 품질이 향상되면서 검사 모델의 성능까지 개선되는 효과를 거두었습니다.
L사
산업 담당자
기존에는 레이블링 작업에 상당한 시간과 인력이 소요되었습니다. 하지만 뉴로클의 AI 기반 레이블링 기능을 적용한 후, 대부분의 레이블링 작업을 자동화할 수 있었습니다. 그 결과 레이블링에 드는 시간과 비용이 대폭 절감되었고, 데이터 품질이 향상되면서 검사 모델의 성능까지 개선되는 효과를 거두었습니다.
L사
산업 담당자
뉴로클의 오토딥러닝 알고리즘으로 학습한 고성능 모델을 장비에 탑재하여, 반도체 공정에서 발생하는 미세 결함을 정확하게 검출할 수 있게 되었습니다. 그 결과, 검사 공정에서 발생하는 미검출과 과검출이 대폭 감소하며 전반적인 생산 효율이 크게 향상되었습니다.
N사
엔지니어
뉴로클의 오토딥러닝 알고리즘으로 학습한 고성능 모델을 장비에 탑재하여, 반도체 공정에서 발생하는 미세 결함을 정확하게 검출할 수 있게 되었습니다. 그 결과, 검사 공정에서 발생하는 미검출과 과검출이 대폭 감소하며 전반적인 생산 효율이 크게 향상되었습니다.
N사
엔지니어
뉴로클의 오토딥러닝 알고리즘으로 학습한 고성능 모델을 장비에 탑재하여, 반도체 공정에서 발생하는 미세 결함을 정확하게 검출할 수 있게 되었습니다. 그 결과, 검사 공정에서 발생하는 미검출과 과검출이 대폭 감소하며 전반적인 생산 효율이 크게 향상되었습니다.
N사
엔지니어
뉴로클 소프트웨어를 도입하여 타이어 내부 미세 결함을 검출하는 검사 시스템을 구축했습니다. 전문 지식 없이도 누구나 쉽게 딥러닝 모델을 생성할 수 있어 모델 구축 기간이 획기적으로 단축되었고, 동시에 생산 공정의 검사 정밀도도 향상시킬 수 있었습니다.
H사
품질 담당자
뉴로클 소프트웨어를 도입하여 타이어 내부 미세 결함을 검출하는 검사 시스템을 구축했습니다. 전문 지식 없이도 누구나 쉽게 딥러닝 모델을 생성할 수 있어 모델 구축 기간이 획기적으로 단축되었고, 동시에 생산 공정의 검사 정밀도도 향상시킬 수 있었습니다.
H사
품질 담당자
뉴로클 소프트웨어를 도입하여 타이어 내부 미세 결함을 검출하는 검사 시스템을 구축했습니다. 전문 지식 없이도 누구나 쉽게 딥러닝 모델을 생성할 수 있어 모델 구축 기간이 획기적으로 단축되었고, 동시에 생산 공정의 검사 정밀도도 향상시킬 수 있었습니다.
H사
품질 담당자





